## Implementasi Logika Fuzzy Dalam Optimasi Jumlah Pengadaan Barang Menggunakan Metode Tsukamoto
(Studi Kasus : Toko Kain My Text)

## Mutammimul Ula
Teknik Informatika, Universitas Malikussaleh, Lhokseumawe, Aceh Utara moelula@gmail.com

## ABSTRACT
Optimization  of  the  amount  of  procurement  carried  out  by  using  three  variables,  namely  sales,  inventory  and procurement. Variable sales consists of two fuzzy sets, namely: down and up, variable inventory consists of two fuzzy sets, namely: a little and a lot, while procurement is made up of two variable fuzzy set, which decreases and increases. By combining all these fuzzy sets, obtained four fuzzy rules, which is then used in each inference. In the  inference  stage,  look  for  the  antecedent  membership  value  (α)  and  the  optimization  of  the  estimated procurement  value  (z)  of  each  rule.  Optimization  of  procurement  of  goods  (z)  sought  by  an  average defuzzification  method  centralized.  Analysis  using  the  Tsukamoto  method  produces  the  optimum  conditions  of procurement  reaches  38  cloth  /  bales,  this  approach  calculations  generated  by  Shop  My  Text  without  using methods Tsukamoto, ie 35 cloth / bales. Analysis using the Tsukamoto method shows the real condition that must be carried out by the seller of goods in store My Text in the procurement process so that more targeted.
Keyword : Optimization, Goods, Fuzzy, Tsukamoto Method

## INTISARI
Optimasi  jumlah pengadaan barang dilakukan dengan  menggunakan  tiga  variabel,  yaitu  penjualan, persediaan dan pengadaan.  Variabel  penjualan  terdiri  dari  dua  himpunan  fuzzy,  yaitu  :  turun  dan  naik,  variabel  persediaan  terdiri dari  dua  himpunan  fuzzy,  yaitu  :  sedikit  dan  banyak,  sedangkan  variabel  pengadaan    terdiri  dari  dua  himpunan fuzzy,  yaitu  berkurang  dan  bertambah.  Dengan  mengkombinasikan  semua  himpunan  fuzzy  tersebut,  diperoleh empat  aturan  fuzzy,  yang  selanjutnya  digunakan  dalam  setiap  inferensi.  Pada  tahap  inferensi,  dicari  nilai keanggotaan  anteseden  (α)  dan  nilai  optimasi  perkiraan  pengadaan  (z)  dari  setiap  aturan.  Optimasi  pengadaan barang (z) dicari dengan metode defuzzifikasi rata-rata terpusat. Analisa dengan menggunakan  metode Tsukamoto menghasilkan kondisi optimum pengadaan barang mencapai 38 kain/bal, ini mendekati perhitungan yang dihasilkan oleh  Toko  My  Text  tanpa  menggunakan  metode  Tsukamoto,  yaitu  35  kain/bal.  Analisa  dengan  menggunakan metode  Tsukamoto  ini  memperlihatkan  kondisi  rill  yang  harus  dijalankan  pihak  penjual  barang  di  Toko  My  Text dalam melakukan proses pengadaan barang supaya lebih tepat sasaran.
Kata kunci : Optimasi, Barang, Fuzzy, Metode Tsukamoto

## I. PENDAHULUAN
Sistem pengambilan keputusan merupakan  bagian  yang  tak  terpisahkan  dari totalitas sistem organisasi keseluruhan. Bahwa sistem  organisasi  paling  tidak  mencakup sistem  fisik  (sistem  operasional),  sistem manajemen  (sistem  keputusan),  dan  sistem informasi  [1].  Sistem  informasi  dibuat  agar mempermudah dalam pengelolaan data maupun  informasi  serta  memudahkan  dalam
mencari  data  maupun  informasi  tersebut. Perubahan struktur pasar, kebutuhan dan  yang lainnya  terus  terjadi  sehingga  berpengaruh pada kebijaksanaan manajemen yang dijalankan,  salah  satu  kiat  untuk  mensiasati problematika tersebut adalah dengan mengembangkan  serta  meningkat  potensi sumberdaya yang tersedia.
Toko  My  Text  merupakan  toko  yang menjual berbagai macam jenis kain. Jenis-jenis kain  yang  dijual  diantaranya  kain  katun, polyester,  linen,  siffon,  dan  lain  sebagainya.
Dalam  aktivitas  bisnisnya  Toko  My  Text belum  memanfaatkan  kecanggihan  teknologi. Hal  ini  ditunjukan  dalam  pengelolaan  data barang  yang  ada  masih  dilakukan  secara manual  sehingga  kurang  efektif  dalam kinerjanya,  maka  dari  itu  toko  My  Text membutuhkan suatu sistem yang bisa mengelola  semua  transaksi  dengan  efisien. Selanjutnya  seringkali  barang  menumpuk  dan kosong,  terkadang  harga  dan  kualitas  barang juga turun. Oleh karena itu, bantuan komputer akan  sangat  membantu  dan  mempermudah dalam  transaksi  dan  mengatur  persediaan barang  tidak  sekedar  mengandalkan  buku catatan.  Dalam  penelitian  ini  akan  ditentukan optimasi  jumlah  pengadaan  barang  yang memenuhi  kondisi  optimum.  Optimasi  jumlah pengadaan  barang  ini  merupakan  optimasi yang didasarkan pada data penjualan, persediaan,  juga  jumlah  pengadaan.  Optimasi jumlah  pengadaan  barang  yang  optimal merupakan  bagian  dari  penentuan  jumlah pengadaan  barang,  dan  salah  satu  cara pengambilan keputusan dalam optimasi jumlah pengadaan  yang  optimal  tersebut  adalah dengan  menggunakan  Logika  Fuzzy  metode Tsukamoto.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Definisi Sistem Informasi
Sebuah  sistem  mempunyai  tujuan  atau sasaran berpendapat sistem adalah sekelompok elemen yang terintegrasi dengan maksud yang sama untuk mencapai suatu tujuan, mendefinisikan  sistem  sebagai  seperangkat elemen-elemen yang  terintegrasi  dengan maksud  yang  sama  untuk  mencapai  suatu tujuan bersama [2].
Sistem  informasi  merupakan  kumpulan dari  sub-sub  sistem  baik  fisik  maupun  non fisik  yang  berhubungan  satu  sama  lain  dan bekerjasama  secara  harmonis  untuk  mencapai satu  tujuan  yaitu  mengolah  data  menjadi informasi yang berarti dan berguna [3].
Berdasarkan  dari  kedua  definisi  di  atas, dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  informasi adalah  kumpulan  dari  sub  sub  sistem  dalam
organisasi  yang  mempertemukan  kebutuhan pengolahan  transaksi  harian,  mendukung operasi,  bersifat  manajerial  dan  kegiatan strategi dari suatu organisasi dan menyediakan pihak  luar  tertentu  dengan  laporan-laporan yang diperlukan.

## B. Sistem Pendukung Keputusan
Menurut Dadan Umar Daihani [4], konsep Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  pertama kali  diungkapkan  pada  awal  tahun  1970-an oleh Michael S.Scott Morton yang menjelaskan bahwa sistem pendukung keputusan  adalah  suatu  sistem  yang  berbasis komputer  yang  ditujukan  untuk  membantu pengambil  keputusan  dalam  memanfaatkan data  dan  model  tertentu  untuk  memecahkan berbagai persoalan yang tidak terstruktur [4].
Definisi lain Sistem Pendukung Keputusan  merupakan  sebuah  sistem  yang dimaksudkan untuk mendukung para pengambil  keputusan  manajerial  dalam  situasi keputusan semi terstruktur [5]. Sistem Pendukung Keputusan lain merupakan  sebuah  sistem  yang  dimaksudkan untuk  mendukung  para  pengambil  keputusan manajerial  dalam  situasi  keputusan  semi terstruktur.  SPK  dimaksudkan  untuk  menjadi alat  bantu  bagi  para  pengambil  keputusan untuk  memperluas  kapabilitas  mereka,  namun tidak untuk  menggantikan penilaian [6].
Sistem  pendukung  keputusan  menunjukkan sebagai  sebuah  sistem  yang  mendukung  para pengambil keputusan untuk memperluas kapabilitas mereka, namun tidak untuk menggantikan penilaian mereka. Sistem pendukung keputusan merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan  dan  memanipulasi  data.  Sistem  itu digunakan untuk membantu pengambilan keputusan  dalam  situasi  yang  semiterstruktural dan  situasi  yang  tidak  terstruktur,  dimana  tak seorang  pun  tahu  sacara  pasti  bagaimana keputusan seharusnya dibuat [1].
Dari  beberapa  definisi  diatas,  dapat dikatakan bahwa Sistem Pendukung Keputusan  adalah  suatu  sistem  informasi spesifik  yang  ditujukan  untuk  membantu manajemen dalam mengambil  keputusan  yang
berkaitan dengan persoalan yang bersifat semi struktur dan tidak struktur. Sistem ini memiliki fasilitas untukmenghasilkan berbagai alternatif yang  secara  interaktif  dapat  digunakan  oleh pemakai.  Sistem  ini  berbasis  komputer  yang dirancang  untuk  meningkatkan  efektivitas pengambilan  keputusan  dalam  memecahkan masalah  yang  bersifat  semi  terstruktur  dan tidak  terstruktur.  Kata  berbasis  komputer merupakan  kata  kunci,  karena  hampir  tidak mungkin membangun SPK tanpa
memanfaatkan  komputer  sebagai  alat  bantu terutama untuk menyimpan data serta mengelola model.

## C. Basis Data
Basis  data  ( database )  adalah  kumpulan dari  berbagai  data  yang  saling  berelasi  atau berhubungan  satu  dengan  yang  lainnya,  data dinyatakan dengan nilai [6].
Basis  data  tersimpan  di  perangkat  keras, serta  dimanipulasi  dengan  menggunakan perangkat  lunak.  Pendefinisian  basis  data meliputi spesifikasi dari tipe data, struktur dan batasan  dari  data  atau  informasi  yang  akan disimpan. Istilah-istilah dalam basis data:
a. Enterprise: suatu bentuk organisasi seperti Bank,  Sekolah,  Rumah  Sakit,  Pabrik, Kantor dan sebagainya.
b. Entitas:  suatu  objek  yang  dapat  di bedakan  dari  lainnya  yang  dapat  di wujudkan  dalam  basis  data.  Kumpulan dari entitas disebut himpunan entitas.
c. Atribut dan elemen data: karakteristik dari suatu entitas.
d. Record data: kumpulan suatu elemen data yang saling berhubungan.
e. Tabel: kumpulan data atau informasi.

## D. ERD (Entity Relationship Diagram)
ERD  merupakan  suatu  model  untuk menjelaskan  hubungan  antar  data  dalam basis data berdasarkan  objek-objek  dasar  data  yang mempunyai  hubungan  antar  relasi.  Didalam pembuataan ERD perlu di perhatikan penentukan sesuatu konsep apakah merupakan suatu  entity,  atribut,  atau  relationship.  Model data ERD dibangun  berdasarkan  persepsi  dari
dunia  nyata  yang  mengandung  himpunan  dari objek-objek yang disebut entitas dan hubungan antara  objek-objek  tersebut.  Model ERD ini digunakan  untuk  memfasilitasi  perancangan basis  data  dari  sebuah  skema  organisasi, dengan  mentransformasi  kebutuhan  suatu basis  data dari  suatu  organisasi  ke  dalam bentuk skema konseptual yang akan menghasilkan  struktur  logika  dari  suatu basis data .  Setiap  objek  yang  terbentuk  di  dalam suatu organisasi bersifat unik [7].

## E. DFD ( Data Flow Diagram )
DFD  ini  merupakan  alat  perancangan sistem yang berorientasi pada alur data dengan konsep  dekomposisi  dapat  digunakan  untuk penggambaran  analisa  maupun  rancangan sistem  yang  mudah  dikomunikasikan  oleh profesional  sistem  kepada  pemakai  maupun pembuat program.

## F. Diagram Konteks
Data  Flow  Diagram merupakan  suatu gambaran  grafis  dari  suatu  sistem  yang menggunakan  bentuk  bentuk  simbol  untuk menggambarkan  bagaimana  data  mengalir melalui  suatu  proses  yang  berkaitan.  Diagram konteks diagram yang terdiri dari suatu proses dan  menggambarkan  ruang  lingkup  suatu sistem.  Diagram  konteks  merupakan  level tertinggi  dari  DFD  yang  menggambarkan seluruh input ke sistem atau output dari sistem [8].

## G. Logika Fuzzy
1. Pengertian Logika Fuzzy
Logika  adalah  ilmu  yang  mempelajari secara  sistematis  kaidah-kaidah  penalaran yang absah (valid). Ada 2 konsep logika, yaitu logika  tegas  dan  logika  fuzzy.  Logika  tegas hanya  mengenal  dua  keadaan  yaitu:  ya  atau tidak, on atau off , high atau low ,  1  atau  0. Logika  semacam  ini  disebut  dengan  logika himpunan  tegas.  Sedangkan  logika  fuzzy adalah logika  yang menggunakan konsep sifat kesamaran.Sehingga  logika  fuzzy  adalah logika  dengan  tak  hingga  banyak  nilai
kebenaran  yang  dinyatakan  dalam  bilangan real dalam selang (0,1) [9].
Logika fuzzy adalah suatu cara yang tepat untuk  memetakan  suatu  ruang  input  kedalam suatu ruang output, mempunyai nilai kontinyu. Fuzzy  dinyatakan  dalam  derajat  dari  suatu keanggotaan  dan  derajat  dari  kebenaran.  Oleh sebab  itu  sesuatu  dapat  dikatakan  sebagian benar  dan  sebagian  salah  pada  waktu  yang sama [10].
Berikut  ini  adalah  alasan  digunakan logika fuzzy antara lain:
a. Konsep  logika  fuzzy  mudah  dimengerti, karena  logika  fuzzy  menggunakan  dasar teori  himpunan,  maka  konsep  matematis yang  mendasari  penalaran  fuzzy  tersebut cukup mudah untuk dimengerti
b. Logika  fuzzy  sangat  fleksibel,  artinya mampu  beradaptasi  dengan  perubahan- perubahan dan ketidakpastian yang menyertai permasalahan.
c. Logika  fuzzy  memiliki  toleransi  terhadap data yang tidak tepat
d. Logika  fuzzy  didasarkan  pada  bahasa alami,  menggunakan  bahasa  sehari-hari sehingga mudah dimengerti.
2. Dasar-dasar Logika Fuzzy Untuk memahami logika fuzzy, sebelumnya  perhatikan  dahulu  tentang  konsep himpunan  fuzzy.  Himpunan  fuzzy  memiliki  2 atribut yaitu [11]:
a. Linguistik,  yaitu  nama  suatu  kelompok yang  mewakili  suatu  keadaan  tertentu dengan  menggunakan  bahasa  alami, Misalnya  DINGIN,  SEJUK,  PANAS mewakili variabel temperatur.
b. Numeris, yaitu suatu nilai yang menunjukkan  ukuran  dari  suatu  variabel, misalnya 10, 35, 40 dan sebagainya.
Disamping  itu,  ada  beberapa  hal  yang harus  dipahami  dalam  memahami  logika fuzzy, yaitu :
a. Variabel  fuzzy,  yaitu  variabel  yang  akan dibahas dalam suatu sistem fuzzy. Contoh :  penghasilan,  temperatur,  permintaan, umur dan sebagainya.
b. Himpunan  fuzzy,  yaitu  suatu  kelompok yang  mewakili  suatu  keadaan  tertentu dalam  suatu  variabel  fuzzy.  Contoh terlihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Variabel terbagi kedalam dua himpunan Fuzzy
c. Semesta  pembicaraan,  yaitu  seluruh  nilai yang  diizinkan  untuk  dioperasikan  dalam suatu variabel fuzzy.
Contoh :
Semesta  pembicaraan  untuk  variabel permintaan: [0 +∞]
Semesta  pembicaraan  untuk  variabel temperatur : [-10 90]
d. Domain  himpunan  fuzzy,  yaitu  seluruh nilai  yang  diizinkan  dalam  semesta pembicaraan  dan  boleh  dioperasikan dalam  suatu  himpunan  fuzzy.  Pada gambar 2.10 diatas domain untuk himpunan  TURUN  dan  himpunan  NAIK masing-masing adalah :
Domain himpunan TURUN = [0 5000]
Domain himpunan NAIK  = [1000  +∞]
3. Fungsi Keanggotaan
Fungsi  keanggotaan  adalah  grafik  yang mewakili  besar  dari  derajat  keanggotaan masing-masing  variabel  input  yang  berada dalam  interval  antara  antara  0  dan  1.  Derajat keanggotaan  sebuah  variabel  x  dilambangkan dengan  simbol  µ(x). Rule-rule menggunakan nilai  keanggotaan  sebagai  faktor  bobot  untuk menentukan pengaruhnya pada saat melakukan inferensi untuk menarik kesimpulan [11].
Fungsi keanggotaan fuzzy yang digunakan antara lain : a. Representasi linear naik Pada representasi linear naik, pemetaan input kederajat  keanggotaannya
digambarkan  sebagai  sebuah  garis  lurus. Representasi  fungsi  keanggotaan  untuk linear naik adalah sebagai berikut :
Gambar 2. Representasi linear naik
Rumus representasi linear naik :
            b x b x a a x jika a b a x b a x
; 1 ; ; 0 ] , , [ 
Keterangan: a  = nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan nol
b  = nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan satu
x =  nilai  input  yang  akan  diubah  kedalam bilangan fuzzy
b. Representasi linear turun Reprensitasi ini merupakan kebalikan yang  pertama.  Garis  lurus  dimulai  dari nilai domain dengan  derajat  keanggotaan tertinggi pada sisi kiri, kemudian bergerak menurun  ke  nilai  domain  yang  memiliki derajat keanggotaan lebih rendah. Representasi  fungsi  keanggotaan  untuk linear turun adalah sebagai berikut:
Gambar 3. Representasi linear turun
Rumus representasi linear turun :
            b x b x a a x jika a b x b b a x
; 0 ; ; 1 ] , , [ 
Keterangan:
a   = nilai  domain  yang  mempunyai  derajat keanggotaan satu
b   =nilai  domain  yang  mempunyai  derajat keanggotaan nol
x   =nilai  input  yang  akan  di  ubah  ke  dalam bilangan fuzzy 4. Operasi Himpunan Fuzzy
Operasi  himpunan  fuzzy  diperlukan untuk  proses  inferensi  atau  penalaran.  Dalam hal  ini  yang  dioperasikan  adalah  derajat keanggotaannya.Derajat  keanggotaan  operasi dua buah himpunan fuzzy  disebut  sebagai  fire strength atau α predikat [11]. Berikut beberapa operasi  dasar  yang  sering  digunakan  untuk mengkombinasikan dan memodifikasi himpunan fuzzy.
a. Operasi gabungan ( Union ) Operasi  gabungan  (sering  disebut operator OR) dari himpunan fuzzy A dan B dinyatakan sebagai AᴗB. Dalam sistem fuzzy,  operasi  gabungan  disebut  sebagai Max . Operasi Max ditulis dengan persamaan berikut :
μAᴗB=μA(x) ᴗμB(y)= max(μA(x), μB(y))
Derajat  keanggotaan  setiap  unsur himpunan  fuzzy  AᴗB  adalah  derajat keanggotaannya  pada  himpunan  fuzzy  A atau B yang memiliki nilai terbesar.
b. Operasi Irisan ( Intersection )
Operasi irisan (sering disebut operator  AND)  dari  himpunan  fuzzy  A dan  B  dinyatakan  sebagai  AᴖB.  Dalam sistem logika fuzzy, operasi irisan disebut sebagai Min. Operasi Min ditulis  dengan persamaan berikut :
μAᴖB=μA(x)  ᴖμB(y)=  min(μA(x), μB(y)). Derajat  keanggotaan  setiap  unsur himpunan  fuzzy  AᴖB  adalah  derajat keanggotaan pada  himpunan fuzzy A dan B yang memiliki nilai terkecil.
c. Operator Komplemen ( Complement ) Bila  himpunan fuzzy  A  pada himpunan  universal  X  mempunyai  fungsi keanggotaan µ A (x) maka komplemen dari himpunan  fuzzy  A  (sering  disebut  NOT) adalah  himpunan  fuzzy  A c dengan  fungsi
keanggotaan untuk setiap x elemen X. µ A C (X) =1-µ A (x)

## H. Metode Tsukamoto
Sistem  Inferensi  Fuzzy  merupakan  suatu kerangka  komputasi  yang  didasarkan  pada teori  himpunan  fuzzy,  aturan  fuzzy  berbentuk IF-THEN,  dan  penalaran  fuzzy.  Selama  ini telah  dikenal  beberapa  metode  dalam  FIS, seperti  metode  Tsukamoto,  metode  Mamdani dan metode Sugeno.
Pada metode Tsukamoto, setiap konsekuen  pada  aturan  yang  berbentuk  IF- THEN  harus  direpresentasikan  dengan  suatu himpunan  fuzzy  dengan  fungsi  keanggotaan monoton.  Sebagai  hasilnya,  keluaran  hasil inferensi  dari  tiap-tiap  aturan  diberikan  secara tegas  ( crisp )  berdasarkan  α-predikat  ( fire strength ).  Hasil  akhir  menggunakan  rata-rata terbobot. Bentuk model fuzzy Tsukamoto [11] adalah :
IF (X IS A) and (Y IS B) Then (Z IS C) Dimana A,B dan C adalah himpunan fuzzy. Misalkan diketahui 2 rule berikut . IF (X is A 1 ) AND (Y is B 1 ) THEN (Z is C 1 ) IF (X is A 2 ) AND (Y is B 2 ) THEN (Z is C 2 ) Dalam inferensinya, metode tsukamoto menggunakan tahapan berikut :
1. Fuzzyfikasi
2. Pembentukan  basis  pengetahuan  Fuzzy ( Rule dalam bentuk IF….THEN)
3. Mesin  Inferensi,  menggunakan  fungsi implikasi  MIN  untuk  mendapatkan  nilai α-predikat  tiap-tiap  rule  (α 1, α 2, α 3,….. α n) Kemudian masing-masing nilai α-predikat ini digunakan untuk menghitung keluaran hasil  inferensi  secara  tegas  (crisp) masing-masing rule (z 1, z 2, z 3,….. z n )
4. Defuzzyfikasi
Menggunakan metode rata-rata ( Average )
∗=
Keterangan : Z= Variabel output α i = Nilai α predikat z i = Nilai variabel output
Masing-masing  dari  aturan  implikasi Gambar  5  menunjukkan  skema  penalaran
fungsi implikasi MIN dan proses defuzzifikasi dilakukan  dengan  cara  mencari  nilai  rata- ratanya.
Gambar 5. Skema penalaran fungsi implikasi min

## Proses Defuzzifikasi
Hasil  akhir output ( z )  diperoleh  dengan menggunakan rata-rata pembobotan.
= + +   … … + + +   … … +

## I. Optimasi
Optimasi  adalah  suatu  proses  untuk mencapai hasil  yang  ideal  atau  optimasi  (nilai efektif  yang  dapat  dicapai).  Optimasi  dapat diartikan
sebagai
suatu bentuk mengoptimalkan  sesuatu  hal  yang  sudah  ada, ataupun  merancang  dan  membuat  sesuatu secara optimal [12].

## III. METODE PENEITIAN

## A. Metode Pengumpulan Data
Metodelogi  penelitian  dapat  digunakan sebagai  tahapan  untuk  memberi  arahan terhadap  langkah  yang  digunakan  dalam permasalahan  yang  diambil  dalam  penelitian. Langkah-langkah  yang  dilakukan  dimulai dengan mengidentifikasi dan analisa
kebutuhan  data,  mendeskripsikan  sistem  yang akan  dikembangkan,  merancang database , mengaplikasikan dalam bentuk program aplikasi  seta melakukan uji coba berhubungan sistem yang dibangun.

## B. Alat dan Bahan
Untuk  membangun  sistem  diperlukan perangkat keras dan perangkat lunak komputer menggambarkan alat dan bahan yang digunakan untuk kelancaran program. Kebutuhan  dan  alat  yang  dibutuhkan  ada beberapa yaitu :
1. Kebutuhan Perangkat Keras
Dalam penelitian ini digunakan laptop, dengan spesifikasi perangkat kerasnya sebagai  berikut :
a. Prosesor intel core 2 duo 2.0 GHz
b. Hardisk 250 GB
c. Memory DDR3 2 GB
d. LCD Screen 14”
e. Keyboard, Mouse
2. Kebutuhan Perangkat Lunak
Spesifikasi perangkat lunaknya yaitu:
a. Sistem Operasi Windows 7
b. Microsoft word 2007
c. Delphi 2010
d. Database MySQL

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Analisa Sistem
Pengadaan  barang  di  Toko  My  Text  saat ini  berlangsung  seperti  pada  umumnya,  setiap barang yang dibutuhkan karena belum tersedia atau  yang  sudah  tersedia  tetapi  memiliki jumlah  yang  sudah  tidak  mampu  untuk melayani  kebutuhan  konsumen  dalam  proses penjualan  akan  lansung  dilakukan  pemesanan barang  untuk  pengadaan.  Sistem  pengadaan barang  yang  sedang  berjalan  saat  ini pengelolaan  data  barang  yang  ada  masih dilakukan  secara  manual  sehingga  kurang efektif dalam kinerjanya, tidak jarang pengadaan  barang  yang  terjadi    kurang  tepat sasaran  dalam  hal  prioritas  barang,  disisi  lain juga  terkadang    terjadi  pengadaan  dengan jumlah  yang  berlebihan  atau  kekurangan,  hal ini  dapat  mengakibatkan  pemborosan  dana. Oleh karena itu, bantuan komputer akan sangat membantu dan mempermudah dalam transaksi dan mengatur persediaan barang tidak sekedar mengandalkan  buku  catatan.  Dengan  adanya
kemampuan  sistem  ini,  maka  diharapkan dalam  proses  pelaksanaan  penjualan  produk menjadi lebih optimal dan meningkat. Dengan kata  lain  untuk  melakukan  fungsi  pengolahan data, menerima masukan ( input ) dan menghasilkan keluaran ( output ) berupa informasi  sebagai  dasar  bagi  pengambilan keputusan guna mencapai suatu tujuan.

## B. Perancangan Sistem
Pada  tahap  perancangan  sistem  ini bertujuan  untuk  menentukan  langkah-langkah operasi  aplikasi  sistem  secara  keseluruhan yang  dimulai  dari  perancangan  diagram Konteks  dan  dialnjutkan  dengan  perancangan DFD  ( Data  Flow  Diagram ),  ERD  ( Entity Relationship  Diagram ),  struktur  tabel  serta desain interface.
Diagram  konteks  dibawah  ini  merupakan gambaran  ruang  lingkup  dari  sistem  aplikasi ini  secara  keseluruhan  dengan  satu  lingkaran untuk  nama sistem  dan keterkaitannya dengan entitas eksternal yang terlihat di dalam sistem.
Gambar 6. Diagram Konteks
Diagram konteks di atas diagram sederhana yang menggambarkan entitas internal  dan  entitas  eksternal  dari  sistem optimasi  jumlah  pengadaan  barang.  Entitas Internal  ialah Operator dan Admin  dan entitas eksternal ialah Pelanggan. Pelanggan memberikan jumlah permintaan barang. Operator  melakukan  beberapa  kegiatan  antara lain  :  input  data  penjualan,  data  persediaan, dan  data  pengadaan.  Sedangkan  Admin melakukan  beberapa  kegiatan  di  antaranya  : input  data user,  input  penjualan  saat ini,  input persediaan saat ini.
C. Perhitungan Metode Tsukamoto
Penyelesaian masalah untuk kasus pengadaan barang menggunakan Logika Fuzzy metode Tsukamoto adalah sebagai berikut :
1. Menentukan  Variabel  yang  terkait  dalam proses  yang  akan  ditentukan  dan  fungsi fuzzyfikasi  yang  sesuai.  Pada  kasus  ini, ada  3  variabel  yang  akan  dimodelkan, yaitu :
a. Variabel penjualan [x], terbagi menjadi  2  himpunan  fuzzy,  yaitu naik dan turun. Berdasarkan dari data penjualan  terbesar dan terkecil tahun 2013,  maka  fungsi  keanggotaan dirumuskan sebagai berikut :
Gambar 7. Himpunan fuzzy untuk  data penjualan
- Fungsi keanggotaan, untuk  Variabel
Penjualan pada himpunan Turun
[ ] = ;                     ;    ≤ ( − )/( − ) ;    ≤   ≤ ;                      ;    ≥ - Fungsi keanggotaan, untuk  Variabel Penjualan pada himpunan  Naik [ ] = ;                      ;    ≤ ( − )/( − )  ;    ≤   ≤ ;                      ;    ≥
[ ]   = ( − 20)/(45 − 20)
=  (30-20)/(45-30)
=  0.40
b. Variabel  persediaan  [y],  terbagi menjadi  2  himpunan  fuzzy,  yaitu Sedikit  dan  Banyak.  Berdasarkan dari  data  Persediaan  terbesar  dan terkecil  tahun  2013,  maka  fungsi keanggotaan dirumuskan sebagai berikut :
Gambar 8.  Himpunan fuzzy untuk data persediaan - Fungsi keanggotaan, untuk  Variabel Persediaan pada himpunan Sedikit
[ ] = ;                      ;    ≤ ( − )/( − ) ;    ≤   ≤
;                      ;    ≥
[ ] = (15 − )/(15 − 5) = (15-8)/(15-5) = 0.70 - Fungsi keanggotaan, untuk  Variabel Persediaan pada himpunan Banyak [ ] = ;                      ;    ≤
( − )/( − );    ≤   ≤
;                      ;    ≥
[ ]   = ( − 150)/(15 − 5)
=  (8-5)/(15-5) = 0.30
c. Variabel  Pengadaan (z)  terbagi menjadi  2  himpunan  fuzzy,  yaitu berkurang dan bertambah. Berdasarkan  dari  data  Pengadaan terbesar  dan  terkecil  tahun  2013, maka fungsi keanggotaan dirumuskan sebagai berikut :
Gambar 9. Himpunan fuzzy untuk data pengadaan
- Fungsi keanggotaan, untuk  Variabel Pengadaan pada himpunan Berkurang [ ] = ;                            ;    ≤ ( − )/( − ) ;   ≤   ≤ ;                             ;    ≥
- Fungsi keanggotaan, untuk  Variabel Pengadaan pada himpunan
Berkurang
[ ] = ;                            ;    ≤
( − )/( − ); ≤   ≤
;                             ;    ≥ [ ] = 1;                            ;    ≤ 25
(55 − )/(55 − 25); 25 ≤ ≤ 55 0;                             ;    ≥ 55
- Fungsi keanggotaan, untuk  Variabel Pengadaan pada himpunan Bertambah
[ ] = ;                         ;    ≤
( − )/( − )  ;    ≤   ≤
;                         ;    ≥

## D. Implementasi

## 1. Halaman Olah Data
Halaman ini  digunakan  untuk  memproses data, baik menambahkan data atau menghapus data,  yang  terdiri  dari  data  penjualan,  data persediaan, data pengadaan.
Gambar 10. Halaman Olah Data
2. Halaman Optimasi Pengadaan
Menu  ini  digunakan  untuk  menghitung optimasi  jumlah  pengadaan  barang  dengan menggunakan  metode  Tsukamoto.  Pada  menu ini  admin  diminta  untuk  memilih  data penjualan  dari  “tanggal  ke’’  sampai  “tanggal ke”,  kemudian  setelah  data  penjualan  dipilih
maka  program  akan  menampilkan  data maksimum  dan  data  minimum  dari  data permintaan,  persediaan dan pengadaan.
Gambar 11. Halaman Optimasi Pengadaan
3. Form Input Data
Pada Form ini operator melakukan proses olah  data  yaitu  dengan  cara  memilih  tanggal yang ingin  diinput,  menginput  data  penjualan, data persediaan dan data pengadaan.
Gambar 12. Form Input Data
4. Laporan Hasil Optimasi
Di  bawah  ini  merupakan  laporan  hasil optimasi pengadaan barang dengan menggunakan Logika Fuzzy Metode
Tsukamoto.
Gambar 13. Laporan Hasil Optimasi
5. Laporan Data penjualan
Di  bawah  ini  merupakan  laporan  data penjualan barang.
Gambar 14. Laporan Data penjualan
6. Laporan Data Persediaan
Di  bawah  ini  merupakan  laporan  data persediaan barang.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis dan perancangan sistem optimasi jumlah pengadaan  barang  menggunakan  algoritma Fuzzy metode Tsukamoto, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut : 1. Sistem optimasi jumlah pengadaan barang menggunakan  algoritma  fuzzy    metode Tsukamoto  ini    tepat  digunakan  oleh pihak  penjual  barang  di  Toko  Kain  My Text    dapat  dilihat  data  persediaaan, penjualan dan optimasi untuk mengetahui produktifitas.
2. Kondisi optimum diperoleh untuk pengadaan  barang  menggunakan  metode Tsukamoto mencapai 38 kain/bal, sedangkan  tanpa  menggunakan  metode Tsukamoto mencapai 35 kain/bal

## B. Saran
Berikut  ini  adalah  saran  yang  mungkin dapat  digunakan  untuk  pengembangan  sistem lebih lanjut :
1. Dapat  dikembangkan  dengan  penelitian lanjutan dengan penambahan aturan fuzzy pada  inferensi  supaya  menghasilkan perbandingan  nilai  mana  yang  lebih akurat.
2. Untuk  mendapatkan  perbandingan  di dalam  pencarian  dengan  menggunakan logika  fuzzy,  perlu  dilanjutkan  dengan menggunakan  metode  yang  lain  seperti metode Sugeno dan metode Mamdani

## REFERENSI
[1] Turban, E., Aronson, J. E., and Liang, T. P.
(2005). Decision  Support  System  and
Intelligent  System ,  7 th Edition,  Pearson Education  Inc.,  Upper  Saddle  River,  New Jersey.
[2] McLeod,  R.  Jr.  (1995). Management Information  System, 6 th Ed.,    Prentice Hall.Inc, New Jersey.
[3] Susanto  A.  (2004). Sistem  Informasi
Akutansi Konsep dan Pengembangan
Berbasis Komputer, Bandung : Lingga Jaya.
[4] Daihani,  Dadan  Umar  (2001). Komputer Pengambilan Keputusan , Gramedia, Jakarta.
[5] Efraim,  Turban  (2005). Decision  Support and  Intelligent  Systems ,  Edisi  Bahasa Indonesia jilid, ANDI, Yogyakarta.
[6] Kusrini (2007). Strategi Perancangan dan
Pengolahan Basis Data , Andi, Yogyakarta.
[7] Silberschatz  (2002). Database  System Concept ,  Fourth  Edition,  McGraw-Hill Inc., New York.
[8] Pressman, R. S. (2001). Software Engineering ,  A  Practitioner’s  Approach,
5 th Edition, McGraw-Hill, Inc. New York.
[9] Frans Susilo S. J. (2006). “Himpunan dan logika  kabur  serta  Aplikasi” .  Yogyakarta
: Graha Ilmu.
[10] Sri  Kusumadewi  (2004) .  Aplikasi  Logika
Fuzzy Untuk sistem Pendukung Keputusan, Edisi  Pertama,  Yogyakarta: Graha Ilmu.
[11] Sutojo,  T.  &  Edi  Mulyanto  (2011). Kecerdasan  Buatan .  Yogyakarta:  Andi Offset.
[12] Solikin Fajar (2011). Aplikasi Logika Fuzzy dalam  optimasi  produksi  barang  dengan metode  mamdani  dan  metode  sugeno. http:/eprints.uny.ac.id/ .  Diakses  tanggal  9 Juli 2014